Εξέλιξη Κομματιού
Θεμέλια των συστημάτων με agent σε παραγωγικό περιβάλλον
- Αρχιτεκτονικές με agent: βρόχοι, εργαλεία, μνήμη και χειρισμό
- Κύκλος ζωής των agent: ανάπτυξη, διαθέσιμη και συνεχής λειτουργία
- Προκλήσεις της διαχείρισης agent σε παραγωγική κλίμακα
Υποδομή και μοντέλα διαθέσιμης
- Διαθέσιμη agent σε περιβάλλοντα containerized και cloud
- Μοντέλα κλίμακας: οριζόντια vs κάθετη κλίμακα, παραλληλισμός και χειρισμός
- Χειρισμός πολλαπλών agent και εκτίθεση αυτόνομων εργασιών
Monitoring και Παρατηρήσιμη
- Κλειδί μετρήσεις: delay, επιτυχημένο ρυθμό, usage memory και βάθος κλήσης agent
- Αναγνώριση activity από agent και call graphs
- Εφαρμογή παρατηρητικής χρησιμοποιώντας Prometheus, OpenTelemetry, και Grafana
Logging, Έλεγχος και Συμμόρφωση
- Centralized logging και structured συλλογή γεγονότων
- Συμμόρφωση και επιθεώρηση σε workflows με agent
- Σχεδιασμός audit trails και replay μηχανισμοί για δοκιμή κωδικού
Εξυπηρέτηση τεχνικών συνθηκών και βελτιστοποίηση πόρων
- Μείωση overhead inference και βελτιστοποίηση χειρισμός agent cycles
- Model caching και lightweight embeddings για πιο ταχεία ανάκτηση
- Επιβάρυνση δοκιμής και stress σενάρια για AI pipelines
Διαχείριση κόστους και Governance
- Κατανόηση cost drivers agent: API calls, μνήμη, υπολογισμός, και εξωτερικές integrations
- Ακολουθία cost tracking agent-level και εφαρμογή chargeback models
- Automation policies για πρόληψη agent sprawl και idle consumption resources
CI/CD και Rollout στρατηγικές για agent
- Ενσωμάτωση pipelines με agent σε CI/CD systems
- Testing, versioning και rollback strategies για iterative updates agent
- Progressive rollouts και safe deployment mechanisms
Ανάκτηση αποτυχίας και Reliability Engineering
- Designing fault tolerance και graceful degradation
- Retry, timeout, και circuit breaker patterns για reliability agent
- Incident response και post-mortem frameworks για operations AI
Capstone Project
- Κατασκευή και διαθέσιμη μια AI system με agent με πλήρη monitoring και cost tracking
- Simulation load, μέτρηση performance και optimization resource usage
- Παρουσίαση τελικής architecture και monitoring dashboard σε συνάδελφους
Summary και Next Steps
Απαιτήσεις
- Ισχυρή κατανόηση των MLOps και παραγωγικών μηχανισμών machine learning
- Εμπειρία στη διαθέσιμη τελική (Docker/Kubernetes)
- Γνώση χρωστοποίησης πόρων και εργαλείων παρατηρήσιμης στην cloud
Συμβουλευτικό
- Μηχανισμοί MLOps
- Επιμελητές Site Reliability Engineers (SREs)
- Διευθυντές μηχανικών που εποπτεύουν AI υποδομή
Σχόλια (3)
Καλό μείγμα γνώσης και πράξης
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Κομμάτι - Agentic AI for Enterprise Applications
Μηχανική Μετάφραση
Η μίξη θεωρίας και πράξης καθώς και των υψηλόβαθμων και των χαμηλόβαθμων προοπτικών
Ion Mironescu - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Κομμάτι - Autonomous Decision-Making with Agentic AI
Μηχανική Μετάφραση
πρακτικά ασκήματα
Daniel - Facultatea S.A.I.A.P.M.
Κομμάτι - Agentic AI in Multi-Agent Systems
Μηχανική Μετάφραση